Respuestas rápidas

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Antioquia, 2005." ] ] ] "textoCompleto" => "IntroducciónEn las últimas dos décadas ha recobrado vigencia el análisis de los determinantes sociales y económicos de la salud. En particular, uno que ha despertado gran interés es el efecto que tiene el lugar donde se habita sobre la salud de la población. El efecto del espacio geográfico sobre la salud ocurre como resultado de diferencias tanto en las características físicas como en la estructura social y económica de los vecindarios o de las áreas de residencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150">1,2</a>. En la investigación empírica disponible, gracias a métodos como los análisis multinivel y las técnicas de análisis geográfico y espacial, suelen investigarse áreas residenciales de diferentes tamaños, tales como departamentos, municipios, barrios e incluso áreas censales. Estos métodos han permitido producir estimaciones más precisas inclusive para áreas geográficas pequeñas.Algunos estudios sobre la relación entre el espacio geográfico y sus efectos en la salud han enfatizado el análisis de las inequidades en el interior de las ciudades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160">3</a>, y otros entre las grandes zonas urbanas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165">4,5</a>. Si bien persisten debates sobre la definición de inequidades en salud, existe un consenso que las define como las desigualdades injustas, innecesarias y evitables que afectan sistemáticamente a los grupos y clases sociales más desaventajados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">6</a>.Uno de los aspectos más estudiados en esta relación es el efecto de las condiciones socioeconómicas del área de residencia sobre la mortalidad general y por causas específicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">6</a>.En general, estos estudios han encontrado que tanto en el interior de los países como cuando se comparan países y regiones del mundo entre sí, las áreas con mayor privación socioeconómica tienen mayores tasas de mortalidad por un número significativo de causas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160">3</a>.Tanto en Colombia como en Antioquia, las tres principales causas de muerte en hombres y mujeres son las enfermedades del sistema circulatorio, las neoplasias y causas externas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180">7</a>. Estas últimas contemplan la mortalidad por homicidios, lesiones debidas a intervenciones legales y operaciones de guerra, todos los accidentes, suicidios y lesiones indeterminadas, sean estas accidentales o infligidas intencionalmente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185">8</a>. Durante los años 2005 a 2011, los homicidios y los accidentes de tránsito constituyeron la primera y la segunda subcausa de mortalidad, representando el 53,4% y el 19,0% del total de las causas externas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180">7</a>. Varias investigaciones realizadas en el país y en el departamento han observado que el grupo de los hombres de 15 a 44 años de edad enfrenta un mayor riesgo de mortalidad por esta causa<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0190">9–11</a>.En cuanto a la relación entre territorio y algunas causas específicas de mortalidad, en el país se han realizado estudios sobre la mortalidad materna, algunos tipos de cáncer, homicidios y suicidios comparando entre departamentos (unidades administrativas de mayor tamaño), de acuerdo con indicadores socioeconómicos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0205">12,13</a>. Estos estudios han evidenciado inequidades en casi todas las causas de mortalidad analizadas, constatando que departamentos con mayores niveles de pobreza tienen un mayor riesgo de mortalidad.Este artículo tiene como objetivo analizar la evolución de las inequidades en la mortalidad por causas externas entre los municipios de Antioquia, departamento de Colombia, entre los años 2000 y 2010, y su asociación con las condiciones socioeconómicas.MétodosDiseño y unidad de análisisSe utiliza un diseño ecológico de tendencias con los 125 municipios del departamento de Antioquia como unidad de análisis. Antioquia se encuentra en el noroeste de Colombia, con aproximadamente 6 millones de habitantes, siendo el 76,6% residentes de la zona urbana y el 38,2% residentes de Medellín, su capital<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215">14</a>. El departamento en su conjunto produce el 13,1% del producto interior bruto (PIB) nacional.Población de estudio y fuentes de informaciónLa población de estudio estuvo conformada por hombres y mujeres de todas las edades residentes en los 125 municipios de Antioquia durante los años 2000-2010. Los datos sobre mortalidad y población se obtuvieron del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), y los datos sobre características socioeconómicas municipales proceden del Anuario Estadístico de Antioquia y del Informe Nacional de Desarrollo Humano.Mortalidad municipal por causas externasLa variable dependiente es mortalidad municipal por causas externas, que incluye mortalidad por accidentes, suicidios, homicidios, lesiones debidas a intervenciones legales y operaciones de guerra, lesiones indeterminadas accidentales o infligidas intencionalmente (véase el Apéndice en la versión online de este artículo)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220">15</a>.Condiciones socioeconómicas de los municipiosComo variables independientes se analizaron dos indicadores socioeconómicos:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005">•Índice de necesidades básicas insatisfechas (NBI): porcentaje de hogares que para 2005 presentaban al menos una de las siguientes necesidades básicas insatisfechas: vivienda inadecuada, vivienda sin servicios públicos, hacinamiento crítico, inasistencia escolar o alta dependencia económica. Fue categorizado según quintiles.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010">•Índice de desarrollo humano municipal (IDH): en una escala de 0 a 1, mide el grado de desarrollo alcanzado por cada municipio para el año 2005 en términos de esperanza de vida, logro educativo y PIB. Fue categorizado según cuartiles.</li></ul>Análisis estadísticoPara el análisis descriptivo se calcularon tasas crudas y tasas de mortalidad estandarizadas según la edad por sexo para cada una de las categorías de las variables NBI e IDH. Para ello se utilizó el método directo, tomando como referencia la población de Antioquia. Para comparar las tasas entre los municipios se calcularon tasas de mortalidad ajustadas por edad para hombres y para mujeres utilizando el método indirecto. Con este se obtuvo la razón o riesgo de mortalidad estandarizada (RME) por edad comparando las muertes observadas en cada año, municipio y sexo con las muertes esperadas en el mismo año, municipio y sexo. Las muertes esperadas se calcularon a partir de las tasas de mortalidad específicas por edad (17 grupos quinquenales) de Antioquia del periodo 2000-2010<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">16</a>. Para facilitar su interpretación, la RME fue multiplicada por 100, siendo 100 el riesgo de mortalidad de Antioquia, >100 un exceso de riesgo comparado con Antioquia y <100 un defecto de riesgo.Las RME se suavizaron utilizando el modelo jerárquico bayesiano propuesto por Besag, York y Mollie<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230">17</a>. Este modelo combina la información de mortalidad de cada municipio con el promedio de los municipios vecinos, disminuyendo así la variabilidad de las estimaciones. El modelo de Besag, York y Mollie fue especificado para todos los años como<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">16</a>:<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia>donde Yi es el conteo de muertes en cada municipio con media πi; el número esperado de muertes en cada municipio (Ei) es denominado offset; β0 representa la RME y la RME suavizada (RMEs) en la escala logarítmica; y los efectos aleatorios vi y ui recogen la variabilidad no espacial y espacial. En cuanto a las distribuciones a priori de los efectos espaciales, se asignaron mediante una distribución autorregresiva condicional intrínseca (ICAR) con varianza σv2. Para el caso de los efectos no espaciales se utilizó un distribución normal con media cero y varianza σu2. Los valores a priori para los parámetros de varianza σv2 y σu2 fueron asignados de una distribución Gamma (0,001; 0,001)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235">18</a>.El resultado del modelo es la media a posteriori de las RMEs y sus intervalos de credibilidad del 95%. Estas distribuciones se obtuvieron utilizando el método INLA (Integrated-Nested-Laplace-Approximation), disponible en la librería INLA del paquete estadístico R.2.15.3<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240">19</a>.La distribución geográfica de las RMEs y de la probabilidad a posteriori (PrP) se analizó a través de mapas, en donde las PrP indicaron municipios con alta probabilidad de que sus RMEs fueran >100. Siguiendo otros estudios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">16</a>, se consideró exceso de riesgo en los municipios cuya PrP fuese >80%, y defecto de riesgo aquellas cuya PrP fuese <20%.Con el objetivo de analizar la evolución en los riesgos de mortalidad entre los años 2000 y 2010, se ajustó un modelo de regresión ecológica multinivel para datos repetidos con las RMEs en el nivel 1 y los municipios en el nivel 2:<elsevierMultimedia ident="eq0010"></elsevierMultimedia>donde RMEsij representa las RMEs del municipio j en el año i. El promedio departamental de la RMEs en el año 2000 está representado por β0 y el cambio promedio anual por β1ij. Las diferencias intermunicipales de las RME con respecto a β0 se representan por u0j, y la diferencia en β1ij para cada municipio con respecto a Antioquia por u1j. En el nivel 1, las diferencias intramunicipales de las RMEs con respecto al promedio municipal están representadas por e0ij, y las diferencias intramunicipio interanuales por e1ij. Para estos parámetros se asumieron varianzas σu02, σu12, σe02, y σe12, y covarianzas σu0u1 y σe0e1, respectivamente.Por último, para analizar la relación entre la mortalidad por causas externas y las condiciones socioeconómicas, este modelo incluyó en el nivel 2 las variables socioeconómicas por separado, el tiempo y su interacción:<elsevierMultimedia ident="eq0015"></elsevierMultimedia>donde β2 representa el efecto de la categoría de la variable socioeconómica sobre la mortalidad por causas externas, siendo las categorías de referencia los municipios en mejores condiciones (menor NBI y mayor IDH). El coeficiente de la interacción de las variables socioeconómicas y el tiempo está representado por β3. Una interacción estadísticamente significativa indica que el riesgo de mortalidad asociado con la variable socioeconómica varía entre el periodo de estudio. La predicción de las RMEs en función de la interacción de las variables socioeconómicas y el año se presentó con gráficos.Los modelos se estimaron utilizando el programa estadístico MLWiN 2.32 con algoritmos Markov Chain Monte Carlo (MCMC), con 5000 iteraciones de calentamiento (burn-in) y al menos 50.000 actualizaciones posteriores. La convergencia de las estimaciones se aseguró utilizando el estadístico ESS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245">20</a>.ResultadosPara los años 2000-2010, la mortalidad por causas externas representó el 33,9% del total de la mortalidad masculina y el 6,8% de la femenina, constituyéndose así en la primera causa de mortalidad en los hombres y la segunda en las mujeres. Al analizar la evolución de la tasa de mortalidad durante los años 2000-2010, se observó una tendencia a disminuir entre los hombres, pasando de 3,6 por mil habitantes varones en el año 2000 a 2,0 por mil habitantes varones en 2010. En las mujeres la tendencia se mostró estable, con estimaciones de 0,39 por mil habitantes mujeres en el año 2000 y de 0,28 por mil habitantes mujeres en 2010.La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> muestra el total de muertes por causas externas y la población según grupos de edad. Para los 3 años presentados, la mayor parte de la población de Antioquia era menor de 30 años. Los datos revelan, además, que los hombres jóvenes son las principales víctimas de la mortalidad por causas externas. La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> describe la distribución de la tasa de mortalidad por causas externas según los indicadores socioeconómicos. Para los años presentados se observa, tanto en hombres como en mujeres, un gradiente social negativo, siendo el riesgo de mortalidad por causas externas más alto en los municipios más pobres y menos desarrollados.<elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia>La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> muestra la distribución geográfica de los indicadores socioeconómicos estudiados y la distribución de la RMEs en uno de los años estudiados (2005). Se observan diferencias marcadas entre los municipios en sus riesgos de mortalidad, con algunos que presentan riesgos para hombres hasta seis veces mayores que el riesgo promedio de Antioquia en 2005, y tres veces mayores para las mujeres. Se observa también que la mortalidad por causas externas presenta un patrón espacial similar al de los indicadores socioeconómicos. Puede verse cómo la distribución del riesgo de mortalidad en la parte norte y occidental del departamento es similar a la de necesidades básicas insatisfechas y al índice de desarrollo humano, y que los municipios con mayores necesidades y menos desarrollo presentan los mayores riesgos de mortalidad por causas externas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>), tanto para hombres como para mujeres.<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>Finalmente, los resultados de la asociación entre la RMEs y las variables socioeconómicas a lo largo del periodo del estudio se presentan en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0010">figuras 2 y 3</a>. Para hombres y para mujeres, el riesgo de mortalidad por causas externas muestra diferencias entre los municipios más pobres comparados con los menos pobres. Para la mortalidad femenina, estas diferencias fueron más marcadas que para los hombres y se observan a partir del año 2007, cuando los municipios más pobres mostraron un riesgo significativamente mayor que los municipios menos pobres. Para los hombres se observó este mismo patrón a partir del año 2009. Puede verse, además, que para ambos sexos la brecha entre los municipios más pobres y menos pobres tiene una tendencia al aumento (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>). De la misma manera se observa una brecha entre los municipios más desarrollados en comparación con los menos desarrollados, a partir del año 2008 para el riesgo de mortalidad masculina y del año 2006 para el riesgo de mortalidad femenina. Además, los municipios menos desarrollados sobrepasan significativamente el riesgo de mortalidad por causas externas tanto del departamento como un todo como de los municipios más desarrollados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>).<elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia>DiscusiónEste estudio muestra que el riesgo de mortalidad por causas externas es mayor en los municipios más pobres y con menores niveles de desarrollo social y económico, y que el riesgo disminuyó en el departamento en su conjunto en el periodo de tiempo analizado. Adicionalmente, se encontró que la mortalidad por causas externas afecta en mayor proporción a los hombres que a las mujeres, y en particular a los hombres más jóvenes.Las desigualdades socioeconómicas en mortalidad por causas externas encontradas coinciden con estudios realizados por la Organización Panamericana de la Salud y por otros autores, según los cuales la mortalidad por causas externas en la región de las Américas suele concentrarse en las zonas más pobres y marginadas de las ciudades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">21</a>.Además, Colombia es un país que ha sido víctima del fenómeno de la violencia, lo cual ha sido un factor clave en el comportamiento de la mortalidad por causas externas en el periodo estudiado en los diferentes municipios de Antioquia. Por ejemplo, los municipios de la parte norte y occidental del departamento, aparte de tener precarias condiciones sociales y económicas, se han caracterizado por presentar también críticos niveles de violencia y guerra. Estos episodios, que han causado numerosas violaciones de los derechos humanos de la población civil y de grupos indígenas de la región, se han relacionado con diferentes manifestaciones al margen de la ley, como el desarrollo de organizaciones armadas ilegales (como el Ejército de Liberación Nacional [ELN]), las Fuerzas Armadas de Colombia (FARC) y los paramilitares, el enfrentamiento entre bandas criminales, la extradición de los principales jefes paramilitares a los Estados Unidos y la persistencia de algunos riesgos asociados a cultivos ilícitos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255">22,23</a>.Respecto a la disminución temporal en el riesgo de mortalidad observada en los municipios, esta situación puede estar asociada a que en algunas regiones se han producido avances específicos, como la desmovilización paramilitar, la derrota total del ELN y el enfrentamiento a las FARC. Estos hechos han transformado el conflicto de estas zonas, pasando de una fase de mediana intensidad a baja intensidad, lo que se refleja en una reducción año tras año de los homicidios y del desplazamiento forzado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265">24</a>.Adicionalmente, los resultados muestran que en Antioquia existe un patrón diferencial por sexo en la mortalidad por causas externas. Este comportamiento se relaciona con el fenómeno observado en las Américas, en donde las muertes por causas externas representan el 11,1%, siendo más frecuentes en los hombres de Brasil, Colombia, Ecuador, El Salvador, Nicaragua, Paraguay y Venezuela<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0200">11,25,26</a>. Así mismo, varias investigaciones coinciden con nuestros resultados en referencia al alto riesgo de mortalidad por causas externas especialmente en los hombres de edades más jóvenes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280">27–29</a>. Este exceso en la mortalidad masculina se relaciona principalmente con la construcción social sobre la masculinidad hegemónica, que comporta que los hombres adopten conductas relacionadas con la salud que conllevan mayores riesgos (tipo de conducción, consumo de drogas, más participación en conflictos armados de escala local y nacional)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285">28,29</a>.Fortalezas y limitaciones del estudioLa principal fortaleza de este estudio consiste en el análisis espacio-temporal de áreas geográficas municipales, es decir, menores que los departamentos y las regiones, que es como usualmente se analiza la mortalidad en Colombia. Así mismo, destaca el análisis en un periodo de tiempo en el que se presentan cambios significativos en la mortalidad por causas externas asociados especialmente a la disminución de la intensidad del conflicto armado, pero al mismo tiempo el surgimiento de otras disputas territoriales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255">22–24</a>. La principal debilidad puede estar asociada a la calidad de los datos en algunos municipios pequeños, en los cuales el registro de defunción no es necesariamente diligenciado por personal médico. Adicionalmente, se contó con una única medida transversal de las condiciones socioeconómicas de los municipios (NBI e IDH del año 2005), con lo que se asume que estas condiciones no variaron durante la década 2000-2010.Una limitación de este estudio es que el IDH contiene la esperanza de vida, pero consideramos que los otros componentes del índice también pueden tener un peso importante en la explicación de la mortalidad por causas externas. Así mismo, aunque el método indirecto es la técnica de ajuste de tasas más apropiada para usar cuando el número de muertes en los grupos de edad es pequeño, tiene la desventaja de que la magnitud absoluta y relativa de las RME resultantes depende de la población de referencia. Como consecuencia, las RME sólo pueden ser comparadas con la tasa cruda en la población de referencia, y no entre municipios. Esto puede generar confusión al interpretar los mapas, dado que los usuarios de mapas tienden a interpretarlos comparando las tasas entre sí.ConclusionesDurante el periodo analizado, la mortalidad por causas externas disminuyó en Antioquia en general, aunque representó un porcentaje significativo de la mortalidad de la población más joven y económicamente activa del grupo de 15 a 44 años de edad. El riesgo de mortalidad por causas externas fue considerablemente mayor en los municipios más pobres, y la diferencia entre estos y los municipios más desarrollados presentan una tendencia al aumento. Este riesgo afectó a hombres y mujeres, pero con mayor fuerza a los hombres. Los resultados muestran una influencia importante del lugar donde se habita sobre las causas de muerte, que en el territorio y el periodo analizados puede estar vinculada al conflicto armado y a la emergencia de nuevos conflictos territoriales.<elsevierMultimedia ident="tb0005"></elsevierMultimedia>Editora responsable del artículoM. Felicitas Domínguez Berjón.Declaración de transparenciaLa autora para la correspondencia, en nombre del resto de las personas firmantes, afirma que este manuscrito es un reporte honesto, preciso y transparente del estudio que se remite a Gaceta Sanitaria, que no se han omitido aspectos importantes del estudio, y que las discrepancias del estudio según lo previsto (y, si son relevantes, registradas) se han explicado.Contribuciones de autoríaB. Caicedo-Velásquez concibió el trabajo y participó en todo su desarrollo. Todos los/las autores/as participaron en el diseño del estudio. L. Stella Álvarez-Castaño participó en la estructuración del trabajo, el análisis de los datos y la interpretación de los hallazgos. M. Marí-Dell’Olmo contribuyó en el diseño del trabajo, el análisis de los datos y la interpretación de los resultados. C. Borrell participó en la interpretación de los hallazgos. Todos/as los/las autores/as participaron en la elaboración del manuscrito y la aprobación de la versión final, y comparten la responsabilidad del artículo.FinanciaciónEsta publicación es resultado de una investigación realizada con el apoyo financiero de la Estrategia de Sostenibilidad 2014-2015 del Comité para el Desarrollo de la Investigación-CODI-Universidad de Antioquia. Adicionalmente recibió apoyo financiero del grupo de Demografía y Salud de la Facultad Nacional de Salud Pública, y fondos generales de la Universidad de Antioquia.Conflicto de interesesC. Borrell pertenece al Comité Editorial de Gaceta Sanitaria, pero no ha participado en el proceso editorial del manuscrito." "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:17 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres677984" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec683954" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres677983" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec683953" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Métodos" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Diseño y unidad de análisis" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Población de estudio y fuentes de información" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Mortalidad municipal por causas externas" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Condiciones socioeconómicas de los municipios" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Análisis estadístico" ] ] ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Fortalezas y limitaciones del estudio" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Conclusiones" ] 10 => array:2 [ "identificador" => "sec0095" "titulo" => "Editora responsable del artículo" ] 11 => array:2 [ "identificador" => "sec0100" "titulo" => "Declaración de transparencia" ] 12 => array:2 [ "identificador" => "sec0080" "titulo" => "Contribuciones de autoría" ] 13 => array:2 [ "identificador" => "sec0085" "titulo" => "Financiación" ] 14 => array:2 [ "identificador" => "sec0090" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 15 => array:2 [ "identificador" => "xack228620" "titulo" => "Agradecimientos" ] 16 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2015-10-29" "fechaAceptado" => "2016-02-16" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec683954" "palabras" => array:7 [ 0 => "Desigualdades en salud" 1 => "Determinantes sociales de la salud" 2 => "Mortalidad" 3 => "Violencia" 4 => "Distribución espacial de la población" 5 => "Análisis espacial" 6 => "Mapeo geográfico" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec683953" "palabras" => array:7 [ 0 => "Healthcare disparities" 1 => "Social determinants of health" 2 => "Mortality" 3 => "Violence" 4 => "Residence characteristics" 5 => "Spatial analysis" 6 => "Geographic mapping" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "ObjetivoAnalizar la evolución de las inequidades en la mortalidad por causas externas en los municipios de Antioquia, departamento de Colombia, entre los años 2000 y 2010, y la asociación con sus condiciones socioeconómicas. Las causas externas incluyen, entre otras, las muertes violentas como los homicidios, los suicidios y los accidentes de tránsito. MétodoDiseño ecológico de tendencias de mortalidad con los 125 municipios del departamento de Antioquia como unidad de análisis. Para cada uno de los municipios se estimó la razón de mortalidad estandarizada y suavizada (RMEs) ajustada por la edad utilizando un modelo bayesiano empírico. Las diferencias en los riesgos de mortalidad entre los municipios más pobres y menos pobres se analizaron mediante un modelo jerárquico de dos niveles (nivel 1: año; nivel 2: municipio). ResultadosLa mortalidad por causas externas presenta una tendencia decreciente en el departamento en el periodo analizado, pero la situación no es similar en todos los municipios. Los resultados muestran que municipios pobres y con bajo desarrollo incrementan significativamente el riesgo de morir por causas externas. ConclusionesEs necesaria una intervención con políticas que tengan en cuenta las diferencias municipales en la mortalidad por causas externas." "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "ObjectiveTo analyse the trend in inequalities in mortality due to external causes among municipalities in Antioquia, department of Colombia, from 2000 to 2010, and its association with socioeconomic conditions. External causes included violent deaths, such as homicides, suicides and traffic accidents, among others. MethodsEcological design of mortality trends, with the 125 municipalities of Antioquia as the unit of analysis. The age-adjusted smoothed standardized mortality ratio (SMR) was estimated for each of the municipalities by using an empirical Bayesian model. Differences in the SMR between the poorest and least poor municipalities were estimated by using a two-level hierarchical model (level-1: year, level-2: municipality). ResultsMortality due to external causes showed a downward trend in the department in the period under review, although the situation was not similar in all municipalities. The findings showed that the risk of death from external causes significantly increased in poor and underdeveloped municipalities. ConclusionsIntervention is required through policies that take into account local differences in mortality due to external causes." 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\t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1.039.262 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">201 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1.156.413 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">283 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1.287.268 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">65-74 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">198 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">93.356 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">149 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">105.083 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">167 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">117.420 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">109.288 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">125.870 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">47 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">142.861 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">75 o más \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">143 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">48.069 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">125 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">58.065 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">144 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">67.262 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">51 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">66.374 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">79.511 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">94.667 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">8.437 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2.590.820 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3999 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2.777.952 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">5473 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2.963.571 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">975 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2.699.092 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">610 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2.904.358 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">833 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3.102.432 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1112678.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Distribución de la población y número de muertes por causas externas según sexo. 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entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Q1 (mejores condiciones) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,33 (3,25-3,42) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,32 (1,27-1,37) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,93 (1,86-1,99) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,33 (0,30-0,36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,19 (0,17-0,21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,25 (0,23-0,28) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Q2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4,46 (4,17-4,76) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,47 (2,25-2,71) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,36 (2,15-2,58) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,59 (0,48-0,70) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,22 (0,16-0,30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,31 (0,24-0,40) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Q3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4,49 (4,20-4,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,39 (2,17-2,61) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,83 (1,65-2,03) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,61 (0,51-0,73) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,29 (0,22-0,38) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,36 (0,28-0,46) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Q4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,81 (3,56-4,08) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,07 (1,89-2,26) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,70 (2,5-2,92) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,54 (0,45-0,65) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,31 (0,24-0,40) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,36 (0,29-0,45) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Q5 (peores condiciones) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,57 (3,34-3,80) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,94 (1,78-2,11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,43 (2,26-2,61) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,36 (0,29-0,44) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,33 (0,27-0,41) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,34 (0,28-0,42) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="7" align="left" valign="top"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="7" align="char" valign="top">Índice de desarrollo humano</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Q1 (peores condiciones) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,95 (3,71-4,21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,69 (2,49-2,90) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,00 (2,79-3,21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,45 (0,36-0,54) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,37 (0,30-0,46) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,39 (0,32-0,48) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Q2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,67 (3,47-3,88) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,94 (1,80-2,09) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,86 (1,73-2,01) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,42 (0,36-0,49) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,26 (0,21-0,32) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,34 (0,29-0,41) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Q3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4,62 (4,37-4,89) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,85 (1,69-2,02) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,12 (1,96-2,30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,67 (0,58-0,78) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,24 (0,19-0,31) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,25 (0,19-0,31) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Q4 (mejores condiciones) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,34 (3,26-3,43) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,36 (1,30-1,41) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,97 (1,97-2,04) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,32 (0,29-0,34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,19 (0,17-0,21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,25 (0,23-0,27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1112679.png" ] ] ] "notaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "a" "nota" => "Por 1000 habitantes, ajustada por edad según la población de Antioquia." ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Tasas de mortalidad por causas externas estandarizadas por edad según quintiles del índice de necesidades básicas insatisfechas y cuartiles del índice de desarrollo humano. 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El grupo de los hombres enfrenta mayor riesgo de mortalidad. Existe relación entre las condiciones socioeconómicas de los individuos con la mortalidad general y por causas específicas, siendo las personas con mayores privaciones y desventajas las más afectadas.¿Qué añade el estudio realizado a la literatura?El estudio muestra que la mortalidad por causas externas disminuyó en el periodo analizado en el departamento, y que los municipios con menor nivel socioeconómico presentan los mayores riesgos de mortalidad por causas externas. Las políticas para la prevención de la mortalidad por causas externas deben priorizar a los municipios con menor desarrollo." ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:29 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0150" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "The quantitative assesment of neighborhoods social environments" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "S.W. Raundenbush" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "LibroEditado" => array:2 [ "titulo" => "Neighborhods and health." 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suelen investigarse &#225;reas residenciales de diferentes tama&#241;os&#44; tales como departamentos&#44; municipios&#44; barrios e incluso &#225;reas censales&#46; Estos m&#233;todos han permitido producir estimaciones m&#225;s precisas inclusive para &#225;reas geogr&#225;ficas peque&#241;as&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunos estudios sobre la relaci&#243;n entre el espacio geogr&#225;fico y sus efectos en la salud han enfatizado el an&#225;lisis de las inequidades en el interior de las ciudades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#44; y otros entre las grandes zonas urbanas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">4&#44;5</span></a>&#46; Si bien persisten debates sobre la definici&#243;n de inequidades en salud&#44; existe un consenso que las define como las desigualdades injustas&#44; innecesarias y evitables que afectan sistem&#225;ticamente a los grupos y clases sociales m&#225;s desaventajados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los aspectos m&#225;s estudiados en esta relaci&#243;n es el efecto de las condiciones socioecon&#243;micas del &#225;rea de residencia sobre la mortalidad general y por causas espec&#237;ficas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En general&#44; estos estudios han encontrado que tanto en el interior de los pa&#237;ses como cuando se comparan pa&#237;ses y regiones del mundo entre s&#237;&#44; las &#225;reas con mayor privaci&#243;n socioecon&#243;mica tienen mayores tasas de mortalidad por un n&#250;mero significativo de causas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tanto en Colombia como en Antioquia&#44; las tres principales causas de muerte en hombres y mujeres son las enfermedades del sistema circulatorio&#44; las neoplasias y causas externas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Estas &#250;ltimas contemplan la mortalidad por homicidios&#44; lesiones debidas a intervenciones legales y operaciones de guerra&#44; todos los accidentes&#44; suicidios y lesiones indeterminadas&#44; sean estas accidentales o infligidas intencionalmente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Durante los a&#241;os 2005 a 2011&#44; los homicidios y los accidentes de tr&#225;nsito constituyeron la primera y la segunda subcausa de mortalidad&#44; representando el 53&#44;4&#37; y el 19&#44;0&#37; del total de las causas externas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Varias investigaciones realizadas en el pa&#237;s y en el departamento han observado que el grupo de los hombres de 15 a 44 a&#241;os de edad enfrenta un mayor riesgo de mortalidad por esta causa<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">9&#8211;11</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto a la relaci&#243;n entre territorio y algunas causas espec&#237;ficas de mortalidad&#44; en el pa&#237;s se han realizado estudios sobre la mortalidad materna&#44; algunos tipos de c&#225;ncer&#44; homicidios y suicidios comparando entre departamentos &#40;unidades administrativas de mayor tama&#241;o&#41;&#44; de acuerdo con indicadores socioecon&#243;micos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">12&#44;13</span></a>&#46; Estos estudios han evidenciado inequidades en casi todas las causas de mortalidad analizadas&#44; constatando que departamentos con mayores niveles de pobreza tienen un mayor riesgo de mortalidad&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este art&#237;culo tiene como objetivo analizar la evoluci&#243;n de las inequidades en la mortalidad por causas externas entre los municipios de Antioquia&#44; departamento de Colombia&#44; entre los a&#241;os 2000 y 2010&#44; y su asociaci&#243;n con las condiciones socioecon&#243;micas&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">M&#233;todos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Dise&#241;o y unidad de an&#225;lisis</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utiliza un dise&#241;o ecol&#243;gico de tendencias con los 125 municipios del departamento de Antioquia como unidad de an&#225;lisis&#46; Antioquia se encuentra en el noroeste de Colombia&#44; con aproximadamente 6 millones de habitantes&#44; siendo el 76&#44;6&#37; residentes de la zona urbana y el 38&#44;2&#37; residentes de Medell&#237;n&#44; su capital<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46; El departamento en su conjunto produce el 13&#44;1&#37; del producto interior bruto &#40;PIB&#41; nacional&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Poblaci&#243;n de estudio y fuentes de informaci&#243;n</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La poblaci&#243;n de estudio estuvo conformada por hombres y mujeres de todas las edades residentes en los 125 municipios de Antioquia durante los a&#241;os 2000-2010&#46; Los datos sobre mortalidad y poblaci&#243;n se obtuvieron del Departamento Administrativo Nacional de Estad&#237;stica &#40;DANE&#41;&#44; y los datos sobre caracter&#237;sticas socioecon&#243;micas municipales proceden del Anuario Estad&#237;stico de Antioquia y del Informe Nacional de Desarrollo Humano&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Mortalidad municipal por causas externas</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La variable dependiente es mortalidad municipal por causas externas&#44; que incluye mortalidad por accidentes&#44; suicidios&#44; homicidios&#44; lesiones debidas a intervenciones legales y operaciones de guerra&#44; lesiones indeterminadas accidentales o infligidas intencionalmente &#40;v&#233;ase el Ap&#233;ndice en la versi&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">online</span> de este art&#237;culo&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Condiciones socioecon&#243;micas de los municipios</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como variables independientes se analizaron dos indicadores socioecon&#243;micos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">&#205;ndice de necesidades b&#225;sicas insatisfechas &#40;NBI&#41;&#58; porcentaje de hogares que para 2005 presentaban al menos una de las siguientes necesidades b&#225;sicas insatisfechas&#58; vivienda inadecuada&#44; vivienda sin servicios p&#250;blicos&#44; hacinamiento cr&#237;tico&#44; inasistencia escolar o alta dependencia econ&#243;mica&#46; Fue categorizado seg&#250;n quintiles&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">&#205;ndice de desarrollo humano municipal &#40;IDH&#41;&#58; en una escala de 0 a 1&#44; mide el grado de desarrollo alcanzado por cada municipio para el a&#241;o 2005 en t&#233;rminos de esperanza de vida&#44; logro educativo y PIB&#46; Fue categorizado seg&#250;n cuartiles&#46;</p></li></ul></p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">An&#225;lisis estad&#237;stico</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el an&#225;lisis descriptivo se calcularon tasas crudas y tasas de mortalidad estandarizadas seg&#250;n la edad por sexo para cada una de las categor&#237;as de las variables NBI e IDH&#46; Para ello se utiliz&#243; el m&#233;todo directo&#44; tomando como referencia la poblaci&#243;n de Antioquia&#46; Para comparar las tasas entre los municipios se calcularon tasas de mortalidad ajustadas por edad para hombres y para mujeres utilizando el m&#233;todo indirecto&#46; Con este se obtuvo la raz&#243;n o riesgo de mortalidad estandarizada &#40;RME&#41; por edad comparando las muertes observadas en cada a&#241;o&#44; municipio y sexo con las muertes esperadas en el mismo a&#241;o&#44; municipio y sexo&#46; Las muertes esperadas se calcularon a partir de las tasas de mortalidad espec&#237;ficas por edad &#40;17 grupos quinquenales&#41; de Antioquia del periodo 2000-2010<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Para facilitar su interpretaci&#243;n&#44; la RME fue multiplicada por 100&#44; siendo 100 el riesgo de mortalidad de Antioquia&#44; &#62;100 un exceso de riesgo comparado con Antioquia y &#60;100 un defecto de riesgo&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las RME se suavizaron utilizando el modelo jer&#225;rquico bayesiano propuesto por Besag&#44; York y Mollie<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46; Este modelo combina la informaci&#243;n de mortalidad de cada municipio con el promedio de los municipios vecinos&#44; disminuyendo as&#237; la variabilidad de las estimaciones&#46; El modelo de Besag&#44; York y Mollie fue especificado para todos los a&#241;os como<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia>donde <span class="elsevierStyleItalic">Y</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i</span></span> es el conteo de muertes en cada municipio con media <span class="elsevierStyleItalic">&#960;</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i</span></span>&#59; el n&#250;mero esperado de muertes en cada municipio &#40;<span class="elsevierStyleItalic">E</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i</span></span>&#41; es denominado <span class="elsevierStyleItalic">offset</span>&#59; <span class="elsevierStyleItalic">&#946;</span><span class="elsevierStyleInf">0</span> representa la RME y la RME suavizada &#40;RMEs&#41; en la escala logar&#237;tmica&#59; y los efectos aleatorios <span class="elsevierStyleItalic">v</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i</span></span> y <span class="elsevierStyleItalic">u</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i</span></span> recogen la variabilidad no espacial y espacial&#46; En cuanto a las distribuciones a priori de los efectos espaciales&#44; se asignaron mediante una distribuci&#243;n autorregresiva condicional intr&#237;nseca &#40;ICAR&#41; con varianza &#963;v2&#46; Para el caso de los efectos no espaciales se utiliz&#243; un distribuci&#243;n normal con media cero y varianza &#963;u2&#46; Los valores a priori para los par&#225;metros de varianza &#963;v2 y &#963;u2 fueron asignados de una distribuci&#243;n Gamma &#40;0&#44;001&#59; 0&#44;001&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El resultado del modelo es la media a posteriori de las RMEs y sus intervalos de credibilidad del 95&#37;&#46; Estas distribuciones se obtuvieron utilizando el m&#233;todo INLA <span class="elsevierStyleItalic">&#40;Integrated-Nested-Laplace-Approximation&#41;</span>&#44; disponible en la librer&#237;a INLA del paquete estad&#237;stico R&#46;2&#46;15&#46;3<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La distribuci&#243;n geogr&#225;fica de las RMEs y de la probabilidad a posteriori &#40;PrP&#41; se analiz&#243; a trav&#233;s de mapas&#44; en donde las PrP indicaron municipios con alta probabilidad de que sus RMEs fueran &#62;100&#46; Siguiendo otros estudios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#44; se consider&#243; exceso de riesgo en los municipios cuya PrP fuese &#62;80&#37;&#44; y defecto de riesgo aquellas cuya PrP fuese &#60;20&#37;&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el objetivo de analizar la evoluci&#243;n en los riesgos de mortalidad entre los a&#241;os 2000 y 2010&#44; se ajust&#243; un modelo de regresi&#243;n ecol&#243;gica multinivel para datos repetidos con las RMEs en el nivel 1 y los municipios en el nivel 2&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0010"></elsevierMultimedia>donde RMEs<span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">ij</span></span> representa las RMEs del municipio <span class="elsevierStyleItalic">j</span> en el a&#241;o <span class="elsevierStyleItalic">i</span>&#46; El promedio departamental de la RMEs en el a&#241;o 2000 est&#225; representado por <span class="elsevierStyleItalic">&#946;</span><span class="elsevierStyleInf">0</span> y el cambio promedio anual por <span class="elsevierStyleItalic">&#946;</span><span class="elsevierStyleInf">1ij</span>&#46; Las diferencias intermunicipales de las RME con respecto a <span class="elsevierStyleItalic">&#946;</span><span class="elsevierStyleInf">0</span> se representan por <span class="elsevierStyleItalic">u</span><span class="elsevierStyleInf">0j</span>&#44; y la diferencia en <span class="elsevierStyleItalic">&#946;</span><span class="elsevierStyleInf">1ij</span> para cada municipio con respecto a Antioquia por <span class="elsevierStyleItalic">u</span><span class="elsevierStyleInf">1j</span>&#46; En el nivel 1&#44; las diferencias intramunicipales de las RMEs con respecto al promedio municipal est&#225;n representadas por <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf">0ij</span>&#44; y las diferencias intramunicipio interanuales por <span class="elsevierStyleItalic">e</span><span class="elsevierStyleInf">1ij</span>&#46; Para estos par&#225;metros se asumieron varianzas &#963;u02&#44;&#8201;&#963;u12&#44;&#8201;&#963;e02&#44; y &#963;e12&#44; y covarianzas <span class="elsevierStyleItalic">&#963;</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">u</span>0<span class="elsevierStyleItalic">u</span>1</span> y <span class="elsevierStyleItalic">&#963;</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">e</span>0<span class="elsevierStyleItalic">e</span>1</span>&#44; respectivamente&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por &#250;ltimo&#44; para analizar la relaci&#243;n entre la mortalidad por causas externas y las condiciones socioecon&#243;micas&#44; este modelo incluy&#243; en el nivel 2 las variables socioecon&#243;micas por separado&#44; el tiempo y su interacci&#243;n&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0015"></elsevierMultimedia>donde <span class="elsevierStyleItalic">&#946;</span><span class="elsevierStyleInf">2</span> representa el efecto de la categor&#237;a de la variable socioecon&#243;mica sobre la mortalidad por causas externas&#44; siendo las categor&#237;as de referencia los municipios en mejores condiciones &#40;menor NBI y mayor IDH&#41;&#46; El coeficiente de la interacci&#243;n de las variables socioecon&#243;micas y el tiempo est&#225; representado por <span class="elsevierStyleItalic">&#946;</span><span class="elsevierStyleInf">3</span>&#46; Una interacci&#243;n estad&#237;sticamente significativa indica que el riesgo de mortalidad asociado con la variable socioecon&#243;mica var&#237;a entre el periodo de estudio&#46; La predicci&#243;n de las RMEs en funci&#243;n de la interacci&#243;n de las variables socioecon&#243;micas y el a&#241;o se present&#243; con gr&#225;ficos&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los modelos se estimaron utilizando el programa estad&#237;stico MLWiN 2&#46;32 con algoritmos&#160;Markov Chain Monte Carlo&#160;&#40;MCMC&#41;&#44; con 5000 iteraciones de calentamiento <span class="elsevierStyleItalic">&#40;burn-in&#41;</span> y al menos 50&#46;000 actualizaciones posteriores&#46; La convergencia de las estimaciones se asegur&#243; utilizando el estad&#237;stico ESS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Resultados</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para los a&#241;os 2000-2010&#44; la mortalidad por causas externas represent&#243; el 33&#44;9&#37; del total de la mortalidad masculina y el 6&#44;8&#37; de la femenina&#44; constituy&#233;ndose as&#237; en la primera causa de mortalidad en los hombres y la segunda en las mujeres&#46; Al analizar la evoluci&#243;n de la tasa de mortalidad durante los a&#241;os 2000-2010&#44; se observ&#243; una tendencia a disminuir entre los hombres&#44; pasando de 3&#44;6 por mil habitantes varones en el a&#241;o 2000 a 2&#44;0 por mil habitantes varones en 2010&#46; En las mujeres la tendencia se mostr&#243; estable&#44; con estimaciones de 0&#44;39 por mil habitantes mujeres en el a&#241;o 2000 y de 0&#44;28 por mil habitantes mujeres en 2010&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> muestra el total de muertes por causas externas y la poblaci&#243;n seg&#250;n grupos de edad&#46; Para los 3 a&#241;os presentados&#44; la mayor parte de la poblaci&#243;n de Antioquia era menor de 30 a&#241;os&#46; Los datos revelan&#44; adem&#225;s&#44; que los hombres j&#243;venes son las principales v&#237;ctimas de la mortalidad por causas externas&#46; La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> describe la distribuci&#243;n de la tasa de mortalidad por causas externas seg&#250;n los indicadores socioecon&#243;micos&#46; Para los a&#241;os presentados se observa&#44; tanto en hombres como en mujeres&#44; un gradiente social negativo&#44; siendo el riesgo de mortalidad por causas externas m&#225;s alto en los municipios m&#225;s pobres y menos desarrollados&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> muestra la distribuci&#243;n geogr&#225;fica de los indicadores socioecon&#243;micos estudiados y la distribuci&#243;n de la RMEs en uno de los a&#241;os estudiados &#40;2005&#41;&#46; Se observan diferencias marcadas entre los municipios en sus riesgos de mortalidad&#44; con algunos que presentan riesgos para hombres hasta seis veces mayores que el riesgo promedio de Antioquia en 2005&#44; y tres veces mayores para las mujeres&#46; Se observa tambi&#233;n que la mortalidad por causas externas presenta un patr&#243;n espacial similar al de los indicadores socioecon&#243;micos&#46; Puede verse c&#243;mo la distribuci&#243;n del riesgo de mortalidad en la parte norte y occidental del departamento es similar a la de necesidades b&#225;sicas insatisfechas y al &#237;ndice de desarrollo humano&#44; y que los municipios con mayores necesidades y menos desarrollo presentan los mayores riesgos de mortalidad por causas externas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#44; tanto para hombres como para mujeres&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente&#44; los resultados de la asociaci&#243;n entre la RMEs y las variables socioecon&#243;micas a lo largo del periodo del estudio se presentan en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0010">figuras 2 y 3</a>&#46; Para hombres y para mujeres&#44; el riesgo de mortalidad por causas externas muestra diferencias entre los municipios m&#225;s pobres comparados con los menos pobres&#46; Para la mortalidad femenina&#44; estas diferencias fueron m&#225;s marcadas que para los hombres y se observan a partir del a&#241;o 2007&#44; cuando los municipios m&#225;s pobres mostraron un riesgo significativamente mayor que los municipios menos pobres&#46; Para los hombres se observ&#243; este mismo patr&#243;n a partir del a&#241;o 2009&#46; Puede verse&#44; adem&#225;s&#44; que para ambos sexos la brecha entre los municipios m&#225;s pobres y menos pobres tiene una tendencia al aumento &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46; De la misma manera se observa una brecha entre los municipios m&#225;s desarrollados en comparaci&#243;n con los menos desarrollados&#44; a partir del a&#241;o 2008 para el riesgo de mortalidad masculina y del a&#241;o 2006 para el riesgo de mortalidad femenina&#46; Adem&#225;s&#44; los municipios menos desarrollados sobrepasan significativamente el riesgo de mortalidad por causas externas tanto del departamento como un todo como de los municipios m&#225;s desarrollados &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Discusi&#243;n</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio muestra que el riesgo de mortalidad por causas externas es mayor en los municipios m&#225;s pobres y con menores niveles de desarrollo social y econ&#243;mico&#44; y que el riesgo disminuy&#243; en el departamento en su conjunto en el periodo de tiempo analizado&#46; Adicionalmente&#44; se encontr&#243; que la mortalidad por causas externas afecta en mayor proporci&#243;n a los hombres que a las mujeres&#44; y en particular a los hombres m&#225;s j&#243;venes&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las desigualdades socioecon&#243;micas en mortalidad por causas externas encontradas coinciden con estudios realizados por la Organizaci&#243;n Panamericana de la Salud y por otros autores&#44; seg&#250;n los cuales la mortalidad por causas externas en la regi&#243;n de las Am&#233;ricas suele concentrarse en las zonas m&#225;s pobres y marginadas de las ciudades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; Colombia es un pa&#237;s que ha sido v&#237;ctima del fen&#243;meno de la violencia&#44; lo cual ha sido un factor clave en el comportamiento de la mortalidad por causas externas en el periodo estudiado en los diferentes municipios de Antioquia&#46; Por ejemplo&#44; los municipios de la parte norte y occidental del departamento&#44; aparte de tener precarias condiciones sociales y econ&#243;micas&#44; se han caracterizado por presentar tambi&#233;n cr&#237;ticos niveles de violencia y guerra&#46; Estos episodios&#44; que han causado numerosas violaciones de los derechos humanos de la poblaci&#243;n civil y de grupos ind&#237;genas de la regi&#243;n&#44; se han relacionado con diferentes manifestaciones al margen de la ley&#44; como el desarrollo de organizaciones armadas ilegales &#40;como el Ej&#233;rcito de Liberaci&#243;n Nacional &#91;ELN&#93;&#41;&#44; las Fuerzas Armadas de Colombia &#40;FARC&#41; y los paramilitares&#44; el enfrentamiento entre bandas criminales&#44; la extradici&#243;n de los principales jefes paramilitares a los Estados Unidos y la persistencia de algunos riesgos asociados a cultivos il&#237;citos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">22&#44;23</span></a>&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a la disminuci&#243;n temporal en el riesgo de mortalidad observada en los municipios&#44; esta situaci&#243;n puede estar asociada a que en algunas regiones se han producido avances espec&#237;ficos&#44; como la desmovilizaci&#243;n paramilitar&#44; la derrota total del ELN y el enfrentamiento a las FARC&#46; Estos hechos han transformado el conflicto de estas zonas&#44; pasando de una fase de mediana intensidad a baja intensidad&#44; lo que se refleja en una reducci&#243;n a&#241;o tras a&#241;o de los homicidios y del desplazamiento forzado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#46;</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adicionalmente&#44; los resultados muestran que en Antioquia existe un patr&#243;n diferencial por sexo en la mortalidad por causas externas&#46; Este comportamiento se relaciona con el fen&#243;meno observado en las Am&#233;ricas&#44; en donde las muertes por causas externas representan el&#160;11&#44;1&#37;&#44; siendo m&#225;s frecuentes en los hombres de Brasil&#44; Colombia&#44; Ecuador&#44; El Salvador&#44; Nicaragua&#44; Paraguay y Venezuela<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">11&#44;25&#44;26</span></a>&#46; As&#237; mismo&#44; varias investigaciones coinciden con nuestros resultados en referencia al alto riesgo de mortalidad por causas externas especialmente en los hombres de edades m&#225;s j&#243;venes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">27&#8211;29</span></a>&#46; Este exceso en la mortalidad masculina se relaciona principalmente con la construcci&#243;n social sobre la masculinidad hegem&#243;nica&#44; que comporta que los hombres adopten conductas relacionadas con la salud que conllevan mayores riesgos &#40;tipo de conducci&#243;n&#44; consumo de drogas&#44; m&#225;s participaci&#243;n en conflictos armados de escala local y nacional&#41;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">28&#44;29</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Fortalezas y limitaciones del estudio</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La principal fortaleza de este estudio consiste en el an&#225;lisis espacio-temporal de &#225;reas geogr&#225;ficas municipales&#44; es decir&#44; menores que los departamentos y las regiones&#44; que es como usualmente se analiza la mortalidad en Colombia&#46; As&#237; mismo&#44; destaca el an&#225;lisis en un periodo de tiempo en el que se presentan cambios significativos en la mortalidad por causas externas asociados especialmente a la disminuci&#243;n de la intensidad del conflicto armado&#44; pero al mismo tiempo el surgimiento de otras disputas territoriales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">22&#8211;24</span></a>&#46; La principal debilidad puede estar asociada a la calidad de los datos en algunos municipios peque&#241;os&#44; en los cuales el registro de defunci&#243;n no es necesariamente diligenciado por personal m&#233;dico&#46; Adicionalmente&#44; se cont&#243; con una &#250;nica medida transversal de las condiciones socioecon&#243;micas de los municipios &#40;NBI e IDH del a&#241;o 2005&#41;&#44; con lo que se asume que estas condiciones no variaron durante la d&#233;cada 2000-2010&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una limitaci&#243;n de este estudio es que el IDH contiene la esperanza de vida&#44; pero consideramos que los otros componentes del &#237;ndice tambi&#233;n pueden tener un peso importante en la explicaci&#243;n de la mortalidad por causas externas&#46; As&#237; mismo&#44; aunque el m&#233;todo indirecto es la t&#233;cnica de ajuste de tasas m&#225;s apropiada para usar cuando el n&#250;mero de muertes en los grupos de edad es peque&#241;o&#44; tiene la desventaja de que la magnitud absoluta y relativa de las RME resultantes depende de la poblaci&#243;n de referencia&#46; Como consecuencia&#44; las RME s&#243;lo pueden ser comparadas con la tasa cruda en la poblaci&#243;n de referencia&#44; y no entre municipios&#46; Esto puede generar confusi&#243;n al interpretar los mapas&#44; dado que los usuarios de mapas tienden a interpretarlos comparando las tasas entre s&#237;&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Conclusiones</span><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Durante el periodo analizado&#44; la mortalidad por causas externas disminuy&#243; en Antioquia en general&#44; aunque represent&#243; un porcentaje significativo de la mortalidad de la poblaci&#243;n m&#225;s joven y econ&#243;micamente activa del grupo de 15 a 44 a&#241;os de edad&#46; El riesgo de mortalidad por causas externas fue considerablemente mayor en los municipios m&#225;s pobres&#44; y la diferencia entre estos y los municipios m&#225;s desarrollados presentan una tendencia al aumento&#46; Este riesgo afect&#243; a hombres y mujeres&#44; pero con mayor fuerza a los hombres&#46; Los resultados muestran una influencia importante del lugar donde se habita sobre las causas de muerte&#44; que en el territorio y el periodo analizados puede estar vinculada al conflicto armado y a la emergencia de nuevos conflictos territoriales&#46;<elsevierMultimedia ident="tb0005"></elsevierMultimedia></p></span><span id="sec0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Editora responsable del art&#237;culo</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">M&#46; Felicitas Dom&#237;nguez Berj&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Declaraci&#243;n de transparencia</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La autora para la correspondencia&#44; en nombre del resto de las personas firmantes&#44; afirma que este manuscrito es un reporte honesto&#44; preciso y transparente del estudio que se remite a <span class="elsevierStyleSmallCaps">Gaceta Sanitaria&#44;</span> que no se han omitido aspectos importantes del estudio&#44; y que las discrepancias del estudio seg&#250;n lo previsto &#40;y&#44; si son relevantes&#44; registradas&#41; se han explicado&#46;</p></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">Contribuciones de autor&#237;a</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">B&#46; Caicedo-Vel&#225;squez concibi&#243; el trabajo y particip&#243; en todo su desarrollo&#46; Todos los&#47;las autores&#47;as participaron en el dise&#241;o del estudio&#46; L&#46; Stella &#193;lvarez-Casta&#241;o particip&#243; en la estructuraci&#243;n del trabajo&#44; el an&#225;lisis de los datos y la interpretaci&#243;n de los hallazgos&#46; M&#46; Mar&#237;-Dell&#8217;Olmo contribuy&#243; en el dise&#241;o del trabajo&#44; el an&#225;lisis de los datos y la interpretaci&#243;n de los resultados&#46; <span class="elsevierStyleSmallCaps">C</span>&#46; Borrell particip&#243; en la interpretaci&#243;n de los hallazgos&#46; Todos&#47;as los&#47;las autores&#47;as participaron en la elaboraci&#243;n del manuscrito y la aprobaci&#243;n de la versi&#243;n final&#44; y comparten la responsabilidad del art&#237;culo&#46;</p></span><span id="sec0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0145">Financiaci&#243;n</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esta publicaci&#243;n es resultado de una investigaci&#243;n realizada con el apoyo financiero de la Estrategia de Sostenibilidad 2014-2015 del Comit&#233; para el Desarrollo de la Investigaci&#243;n-CODI-Universidad de Antioquia&#46; Adicionalmente recibi&#243; apoyo financiero del grupo de Demograf&#237;a y Salud de la Facultad Nacional de Salud P&#250;blica&#44; y fondos generales de la Universidad de Antioquia&#46;</p></span><span id="sec0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0150">Conflicto de intereses</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">C&#46; Borrell pertenece al Comit&#233; Editorial de <span class="elsevierStyleSmallCaps">Gaceta Sanitaria&#44;</span> pero no ha participado en el proceso editorial del manuscrito&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Poblaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muertes&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Poblaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muertes&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Poblaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muertes&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Poblaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muertes&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Poblaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muertes&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Poblaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0-14&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">292&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">4&#46;496&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">808&#46;329&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">371&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">672&#46;533&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">221&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">742&#46;522&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">283&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">802&#46;359&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">30-64&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&#46;308&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">950&#46;195&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#46;158&#46;952&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">380&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#46;039&#46;262&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">201&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#46;156&#46;413&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">283&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#46;287&#46;268&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">65-74&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">198&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">93&#46;356&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">149&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">105&#46;083&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">167&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">117&#46;420&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">35&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">109&#46;288&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">34&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">125&#46;870&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">47&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">142&#46;861&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">75 o m&#225;s&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">143&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">48&#46;069&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">125&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">58&#46;065&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">144&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">67&#46;262&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">51&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">66&#46;374&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">79&#46;511&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">100&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">94&#46;667&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">Total&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">8&#46;437&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#46;590&#46;820&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3999&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#46;777&#46;952&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">5473&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#46;963&#46;571&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">975&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#46;699&#46;092&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">610&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#46;904&#46;358&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">833&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&#46;102&#46;432&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " colspan="3" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Hombres</th><th class="td" title="table-head  " colspan="3" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mujeres</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="" valign="top" scope="col">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col">2000&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col">2005&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col">2010&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col">2000&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col">2005&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col">2010&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Tasa estandarizada por edad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> &#40;IC95&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Tasa estandarizada por edad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> &#40;IC95&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Tasa estandarizada por edad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> &#40;IC95&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Tasa estandarizada por edad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> &#40;IC95&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Tasa estandarizada por edad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> &#40;IC95&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Tasa estandarizada por edad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> &#40;IC95&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="7" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Necesidades b&#225;sicas insatisfechas</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q1 &#40;mejores condiciones&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&#44;33 &#40;3&#44;25-3&#44;42&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;32 &#40;1&#44;27-1&#44;37&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;93 &#40;1&#44;86-1&#44;99&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;33 &#40;0&#44;30-0&#44;36&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;19 &#40;0&#44;17-0&#44;21&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;25 &#40;0&#44;23-0&#44;28&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">4&#44;46 &#40;4&#44;17-4&#44;76&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;47 &#40;2&#44;25-2&#44;71&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;36 &#40;2&#44;15-2&#44;58&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;59 &#40;0&#44;48-0&#44;70&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;22 &#40;0&#44;16-0&#44;30&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;31 &#40;0&#44;24-0&#44;40&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">4&#44;49 &#40;4&#44;20-4&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;39 &#40;2&#44;17-2&#44;61&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;83 &#40;1&#44;65-2&#44;03&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;61 &#40;0&#44;51-0&#44;73&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;29 &#40;0&#44;22-0&#44;38&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;36 &#40;0&#44;28-0&#44;46&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&#44;81 &#40;3&#44;56-4&#44;08&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;07 &#40;1&#44;89-2&#44;26&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;70 &#40;2&#44;5-2&#44;92&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;54 &#40;0&#44;45-0&#44;65&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;31 &#40;0&#44;24-0&#44;40&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;36 &#40;0&#44;29-0&#44;45&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q5 &#40;peores condiciones&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&#44;57 &#40;3&#44;34-3&#44;80&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;94 &#40;1&#44;78-2&#44;11&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;43 &#40;2&#44;26-2&#44;61&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;36 &#40;0&#44;29-0&#44;44&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;33 &#40;0&#44;27-0&#44;41&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;34 &#40;0&#44;28-0&#44;42&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="7" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="7" align="char" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">&#205;ndice de desarrollo humano</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q1 &#40;peores condiciones&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&#44;95 &#40;3&#44;71-4&#44;21&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;69 &#40;2&#44;49-2&#44;90&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&#44;00 &#40;2&#44;79-3&#44;21&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;45 &#40;0&#44;36-0&#44;54&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;37 &#40;0&#44;30-0&#44;46&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;39 &#40;0&#44;32-0&#44;48&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&#44;67 &#40;3&#44;47-3&#44;88&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;94 &#40;1&#44;80-2&#44;09&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;42 &#40;0&#44;36-0&#44;49&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;26 &#40;0&#44;21-0&#44;32&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;34 &#40;0&#44;29-0&#44;41&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">4&#44;62 &#40;4&#44;37-4&#44;89&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;85 &#40;1&#44;69-2&#44;02&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">2&#44;12 &#40;1&#44;96-2&#44;30&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;67 &#40;0&#44;58-0&#44;78&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;24 &#40;0&#44;19-0&#44;31&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Q4 &#40;mejores condiciones&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">3&#44;34 &#40;3&#44;26-3&#44;43&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;36 &#40;1&#44;30-1&#44;41&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">1&#44;97 &#40;1&#44;97-2&#44;04&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="char" valign="top">0&#44;32 &#40;0&#44;29-0&#44;34&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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